Método de Variables instrumentales
Enviado por mundobacan • 15 de Mayo de 2020 • Informes • 792 Palabras (4 Páginas) • 98 Visitas
Método de Variables instrumentales
Estimar el modelo:
Yt = β1 + β2 x2t + β4 x4t + εt
Donde Cov(x2t, εI) ≠ 0, mientras que la Cov(x4t, εI) = 0. el investigador dispone de otra variable, x3t ,tal que Cov(x3t, εI) = 0.
- Analizamos si la variable X3 está correlacionada con X2 y puede servir de instrumento para X2.
Matriz de correlación de las variables explicativas.
X2 | X3 | X4 | |
X2 | 1.000000 | 0.893355 | -0.067797 |
X3 | 0.893355 | 1.000000 | -0.094037 |
X4 | -0.067797 | -0.094037 | 1.000000 |
Observamos que la variable X3 tiene una alta correlación X2, pero baja correlación con X4, lo cual favorece su elección como variable instrumental de X2
- Estimación del modelo
a) Modelo estimado por MCO
Dependent Variable: Y | ||||
Method: Least Squares | ||||
Date: 11/14/03 Time: 13:31 | ||||
Sample: 1981 1986 | ||||
Included observations: 6 | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 1.472727 | 0.895458 | 1.644664 | 0.1986 |
X2 | 1.707359 | 0.131137 | 13.01965 | 0.0010 |
X4 | 0.683550 | 0.131137 | 5.212480 | 0.0137 |
R-squared | 0.984321 | Mean dependent var | 11.83333 | |
Adjusted R-squared | 0.973869 | S.D. dependent var | 5.076088 | |
S.E. of regression | 0.820551 | Akaike info criterion | 2.749172 | |
Sum squared resid | 2.019913 | Schwarz criterion | 2.645052 | |
Log likelihood | -5.247517 | F-statistic | 94.17242 | |
Durbin-Watson stat | 2.597198 | Prob(F-statistic) | 0.001963 |
Matriz de varianzas y covarianzas de los coeficientes
C | X2 | X4 | |
C | 0.801844 | -0.079572 | -0.079572 |
X2 | -0.079572 | 0.017197 | 0.001166 |
X4 | -0.079572 | 0.001166 | 0.017197 |
- Modelo estimado por Método de variables instrumentales
En el área de edición de comandos escribe
TSLS Y C X2 X4 @ C X3 X4
o realiza el siguiente proceso
- Luego de escribir la especificación elige el método TSLS
[pic 1]
- En la ventana inferior escribe las variables que conforman la matriz de variables instrumentales
[pic 2]
Luego de presionar ok obtiene el modelo estimado
Dependent Variable: Y | ||||
Method: Two-Stage Least Squares | ||||
Date: 11/14/03 Time: 13:35 | ||||
Sample: 1981 1986 | ||||
Included observations: 6 | ||||
Instrument list: C X3 X4 | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 1.367925 | 0.950939 | 1.438498 | 0.2459 |
X2 | 1.730009 | 0.147581 | 11.72241 | 0.0013 |
X4 | 0.685085 | 0.131864 | 5.195375 | 0.0139 |
R-squared | 0.984166 | Mean dependent var | 11.83333 | |
Adjusted R-squared | 0.973609 | S.D. dependent var | 5.076088 | |
S.E. of regression | 0.824621 | Sum squared resid | 2.039999 | |
F-statistic | 78.03160 | Durbin-Watson stat | 2.559622 | |
Prob(F-statistic) | 0.002590 |
Matriz de varianzas y covarianzas de los coeficientes
C | X2 | X4 | |
C | 0.904286 | -0.100780 | -0.081748 |
X2 | -0.100780 | 0.021780 | 0.001477 |
X4 | -0.081748 | 0.001477 | 0.017388 |
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